Sistem Prediksi Persediaan Stok Darah Dengan Metode Least Square Pada Unit Transfusi Darah Studi Kasus PMI Kota Cirebon

Abstract

Unit Transfusi darah (UTD) sebagai penyedia pasokan darah diperlukan untuk memenuhi permintaan darah, namun dalam kenyataannya, stok darah tidak selalu memenuhi permintaan darah. Jumlah stok golongan darah di UTD tergantung pada donor darah yang secara sukarela mendonorkan darah. Sel darah merah hanya memiliki rentang hidup 35 hari sejak mereka disumbangkan, jika mereka telah melewati waktu itu darah tidak dapat digunakan untuk transfusi. Faktor atau parameter yang mempengaruhi jumlah produk darah menuntut, yaitu lingkungan, wabah penyakit dan perbedaan daya tahan tubuh masing-masing golongan darah. Selain itu, jenis-jenis produk darah juga memiliki sejumlah permintaan berbeda tergantung pada tingkat kebutuhan darah untuk kesehatan. Sehingga perlu sebuah sistem prediksi persediaan stok obat untuk periode berikutnya, dalam prediksi menggunakan adalah metode Least Square. Hasil dari penelitian ini adalah sistem informasi prediksi kebutuhan stok daraah untuk periode berikunya sehingga memudahkan petugas dalam mengelola data-data serta data laporan permintaan darah dan stok darah per periode.

Comparison of Least Square and Quadratic Methods on Prediction the Number of New Student Applicants

“…Tujuan dari Forecasting / Peramalan / Prediksi untuk mengurangi / meminimalkan ketidakpastian sehingga dapat diperoleh estimasi yang mendekati nilai aktual [18].…”

Pengembangan Sistem Forecasting Penjualan Pada Aplikasi Point of Sales Menggunakan Metode Trend Least Square

“…Ada beberapa penelitian sebelumnya yang telah memanfaatkan metode least square dalam studi kasus forecasting diantaranya yaitu pada PT. Sumber Dinamika Solusitama yang digunakan dalam memprediksi penjualan lampu LED [12] dan dalam menentukan persediaan stok darah di UTD (Unit Transfusi darah) PMI Cirebon [13]. Selain itu, ada juga komparasi metode least square & weighted moving average dalam memprediksi jumlah kunjungan wisata yang menunjukkan bahwa metode least square menghasilkan prediksi lebih baik karena memiliki nilai error yang lebih rendah dibanding dengan weighted moving average [11].…”